Executive Secretary
21st International Symposium on Electrical Engineering
SIE 2025
Abstract
• Background: Arterial gas analyzers (AGA) are critical equipment in cardiology hospitals, but their traditional maintenance (corrective/preventive) has limitations in efficiency and costs, affecting availability and reliability.
• Objective(s): To propose a hardware infrastructure based on IoT sensors for continuous monitoring of operational variables in AGA, allowing predictive maintenance through generative AI.
• Methodology: Certified industrial sensors were implemented to measure temperature, vibration and pressure, integrated through IoT technology. The data is transmitted in real time to an edge-cloud platform for processing.
• Results and discussion: The infrastructure achieved 98.7% accuracy in data capture, detecting anomalies such as thermal fluctuations (>37.5°C) and critical vibrations (>0.5 mm/s). The architecture proved to be scalable and compatible with existing hospital systems.
• Conclusions: The proposed solution reduces unplanned downtime by 78% and maintenance costs by 57%, improving the availability of AGA in clinical environments.
Resumen
• Problemática: Los analizadores de gases arteriales (AGA) son equipos críticos en hospitales de cardiología, pero su mantenimiento tradicional (correctivo/preventivo) presenta limitaciones en eficiencia y costos, afectando la disponibilidad y confiabilidad.
• Objetivo(s): Proponer una infraestructura hardware basada en sensores IoT para monitoreo continuo de variables operativas en AGA, permitiendo mantenimiento predictivo mediante IA generativa.
• Metodología: Se implementaron sensores industriales certificados para medir temperatura, vibración y presión, integrados mediante tecnología IoT. Los datos se transmiten en tiempo real a una plataforma edge-cloud para procesamiento.
• Resultados y discusión: La infraestructura logró una precisión del 98.7% en captura de datos, detectando anomalías como fluctuaciones térmicas (>37.5°C) y vibraciones críticas (>0.5 mm/s). La arquitectura demostró ser escalable y compatible con sistemas hospitalarios existentes.
• Conclusiones: La solución propuesta reduce tiempos de inactividad no planificados en un 78% y costos de mantenimiento en un 57%, mejorando la disponibilidad de AGA en entornos clínicos.
About The Speaker
Ph. D. Alberto Taboada Crispi
Discussion